样本外预测主要是采用滚动预测方法，了解什么是滚动预测

### 回答1：
滚动预测是指在时间序列预测中，使用已有的历史数据来估计未来的数据值，每次预测完成后，将预测值加入历史数据中，再向前预测一步，以此类推，不断滚动预测，直到预测到所需的时间点。这种方法可以更准确地捕捉到时间序列中随时间变化的趋势和周期性变化，并且能够适应时间序列中的非稳态和非线性情况，因此在实际应用中被广泛使用。

### 回答2：
滚动预测是一种样本外预测方法，用于预测模型在未来时间点的表现。该方法的主要思想是每次预测一个时间点时，都使用当前时间点之前的历史数据来训练模型，然后将模型应用于新的时间点上。

滚动预测的过程可以分为以下几个步骤：

1. 模型训练：首先，使用历史数据（通常是时间序列数据）来训练模型。这可以是一次性的金融数据、温度数据、市场指数数据等。训练模型的目标是找到最佳的拟合参数，以最大程度地减少历史数据中的误差。

2. 预测时间点选取：在进行滚动预测时，需要选择要预测的时间点。这可以是未来某个时间点，也可以是一系列未来时间点。

3. 滚动窗口：选择一个合适的滚动窗口大小来进行滚动预测。滚动窗口的大小决定了用于训练模型的历史数据的数量。一般来说，滚动窗口的大小越大，模型的拟合能力越强，但计算复杂度也会增加。

4. 模型应用：使用滚动窗口内的历史数据训练好的模型，对选择的预测时间点进行预测。这样可以生成一个样本外预测值，用于评估模型的准确性和预测能力。

5. 更新滚动窗口：根据选择的策略，更新滚动窗口中的历史数据，将最新的数据添加进来。这可以保持滚动预测的实时性，并确保模型能够适应新的市场变化或数据趋势。

滚动预测方法的优点是可以动态地更新模型，并且可以检验预测值与实际值之间的误差。然而，滚动预测也存在一些挑战，如如何确定合适的滚动窗口大小和预测时间点，以及如何处理突发事件或非平稳性的数据。因此，在使用滚动预测方法时，需要仔细考虑这些因素，并选择合适的模型和策略来进行预测。

### 回答3：
滚动预测是一种样本外预测方法，用于对时间序列数据进行预测。它是在预测过程中，不断将新的观测值纳入样本，以更新模型参数并进行预测。

滚动预测的基本思想是每次接收到一个新的观测值，就将其添加到已有的样本数据中，然后重新估计模型参数，再进行预测。这样一来，模型在预测过程中不断更新和修正，能够更好地反映数据的变化和趋势。

在滚动预测中，我们通常使用滚动窗口的概念。滚动窗口是一个固定大小的样本数据集，随着时间的推移不断向前滑动，每次滑动一个单位。当新的观测值进入滚动窗口后，我们可以利用窗口内的数据来重新估计模型参数，然后用这些参数来进行预测。

滚动预测的好处是随着时间的推移，可以最大程度地利用新的观测值，更新模型参数，提高预测的准确性。而且，滚动预测也非常适用于那些数据具有时间依赖性的情况，可以更好地捕捉到数据的趋势和周期性。

当然，滚动预测也有一些限制。首先，滚动窗口的大小需要合理选择，过大会导致模型对过去的依赖过强，过小则可能无法有效地反映数据的变化。此外，滚动预测还需要实时更新模型参数，对计算资源要求较高。

总之，滚动预测是样本外预测中常用的方法之一，通过不断更新样本数据和模型参数，能够更精准地预测时间序列数据的未来走势。